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利用视觉转换器改善肺癌的诊断和预后：一项范围性综述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了基于视觉转换器的人工智能方法在肺癌成像应用方面的最新发展，提供了性能提升的关键洞察。视觉转换器与卷积神经网络或UNet模型相结合，用于发展肺癌应用的人工智能方法。计算复杂性和临床相关性是未来研究的重要因素。该综述为医疗保健领域的研究人员提供了宝贵的见解，推进肺癌诊断和预后的最新技术。
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关键要点
- 本文综述了基于视觉转换器的人工智能方法在肺癌成像应用方面的最新发展。
- 视觉转换器与卷积神经网络或UNet模型相结合，用于发展肺癌应用的人工智能方法。
- 计算复杂性和临床相关性是未来研究的重要因素。
- 该综述为医疗保健领域的研究人员提供了宝贵的见解，推进肺癌诊断和预后的最新技术。
- 视觉转换器模型在发展肺癌应用的人工智能方法方面越来越受欢迎。
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